Unser Projekt wurde Ende 2025 abgeschlossen. Mehr zu nachhaltiger und gemeinwohlorientierter KI findet ihr auf der Webseite von Civic Coding.
Zweite Staffel der KI-Pilotprojekte
Zum zweiten Mal in Folge haben wir spannende Pilotprojekte ausgewählt, die in diesem Jahr von unseren Fachexpert*innen unterstützt werden. Aus einer Reihe interessanter Einreichungen hat sich die Jury für zwei Projekte entschieden, die sich den Einsatz von KI zu Nutze machen, um konkrete Rückschlüsse auf Umwelteinwirkungen zu treffen und gezielt Schutzmaßnahmen abzuleiten.
Wichtige Erkenntnisse über den nächtlichen Vogelzug erhalten, Wissenslücken schließen und Menschen für den Vogelzug begeistern – das ist das Ziel des Pilotprojektes Faszination nächtlicher Vogelzug vom Landesbund für Vogel- und Naturschutz (LBV).
Das Pilotprojekt führt ein genaues Monitoring von Robbenpopulationen durch, indem hochauflösende Luftbilder erstellt werden. Können Moderne KI-Modelle zukünftig die Robben zuverlässig erkennen - selbst wenn sie übereinanderliegen liegen?
Unter den zahlreichen Bewerbungen waren viele tolle Projekte bzw. Projektideen dabei. Die Auswahl fiel uns wirklich nicht leicht. Letztendlich haben uns diese drei Projekte überzeugt, denn sie zeigen, wie vielfältig KI für den Umweltschutz eingesetzt werden kann. Sie spannen thematisch einen großen Bogen von der Erfassung historischer Biodiversitätsdaten, der Beobachtung von Seegraswiesen bis hin zum smarten Schadstoff-Check in Alltagsprodukten und Kosmetika. Bis Ende 2024 unterstützen wir die ausgewählten Pilotprojekte dabei, ganz konkrete Lösungen für den Umweltschutz zu entwickeln. Wir freuen uns sehr auf die gemeinsame Umsetzung und sind auf die Weiterentwicklung eurer Pilotprojekte sehr gespannt.
Viele Alltagsprodukte enthalten Schadstoffe. Durch den Einsatz einer KI-basierten OCR sollen Inhaltsstoffe direkt von Produktverpackungen in der App ausgelesen und bewertet werden. Das hilft Verbraucher*innen nachhaltigere Kaufentscheidungen zu treffen.
In den Beständen naturhistorischer Sammlungen verbergen sich spannende und aufschlussreiche Biodiversitätsdaten. Ziel des Projektes ist es daher mittels KI diese Daten aus historischen Sammlungsetiketten auszulesen.
Durch eine automatisierte Bilderkennung mittels KI wird eine effiziente, präzise und skalierbare Methode entwickelt, um die Bestände von Seegraswiesen zu erfassen. So können frühzeitig Veränderungen erkannt und gezielt Schutzmaßnahmen ergriffen werden.
